"

SD hiện tại đã được ứng dụng vô vàn lĩnh vực trong đời sống nhờ những lợi thế về từ các công cụ chuyên biệt như Controlnet / Inpaint. Tuy nhiên không phải ai cũng biết và hiểu được các công cụ nâng cao, cách sử dụng tối đa sức mạnh của SD. Khoá học SD Art master sẽ mở ra cho những điều thần kỳ của SD, cách để ứng dụng SD vào bất kỳ công việc nào

"

• Những bạn đã học qua khoá SD Art
• Những bạn đã nắm rõ cách hoạt động cơ bản của SD, Automatic1111, ComfyUI
• Những bạn có nhu cầu tìm hiểu sâu hơn về controlnet / inpaint, cách extension nâng cao và cách vận dụng SD vào các ngành nghề như kiến trúc, nhiếp ảnh, thời trang...
• Những bạn đã quá chán với cách generate hình thông thường và muốn làm ra những sản phẩm có tính ứng dụng cao hơn ...

• Học và tìm hiểu chuyên sâu về cách vận hành của Inpaint trong ComfyUI và Automatic1111
• Học về sự khác biệt của model inpainting và cách tạo model inpainting bất kỳ
• Tìm hiểu các extension, các cách chọn / tạo mask trong inpaint
• Tìm hiểu chuyên sâu về các loại controlnet, ứng dụng của từng loại trong các trường hợp cụ thể
• Tìm hiểu về các cách kết hợp các loại controlnet, cách sử dụng extension bổ trợ
• Học về sự kết hợp giữa inpaint, controlnet, img-img để thực hiện các tác vụ như lên hình bản vẽ kiến trúc, thay đổi trang phục, tạo background sản phẩm, phục chế hình ảnh ... trong cả Automatic1111 và ComfyUI
• Các phương pháp xử lý face trong Automatic/Comfy UI
• Cách để tự động hoá các tác vụ và tối ưu workflow phức tạp trong ComfyUi và Automatic1111

• Học viên có thể ứng dụng các kiến thức đã học và ứng dụng, tạo ra bất kỳ workflow phức tạp nào
• Hiểu và làm chủ được inpaint / controlnet một cách tự nhiên
• Ứng dụng SD vào các tác vụ như biến ảnh 2D thành 3D, tạo background sản phẩm, phục chế ảnh ...
• Có thể khai thác và sử dụng tối đa sức mạnh của SD trong bất kỳ công việc nào

"

Thế mạnh lớn nhất của Stable Diffusion chính là có thể training tự do. Thế nhưng training trong SD lại là một lĩnh vực khá khó và thiếu hụt những tài liệu chuẩn hoá để người dùng có thể học tập một cách chuẩn chỉ và bài bản. Khoá học SD Training này được mình đúc kết từ quá trình training với rất nhiều thể loại cùng lĩnh vực khác nhau. Với viêc đọc và code lại các bản training từ SD1.5 tới SDXL, mình tự tin có thể mang đến cho mọi người những kiến thức tốt nhất trong linh vực training SD

"

• Khoá học phù hợp với bất kỳ bạn nào đã biết hoặc chưa biết chút gì về SD
• Khoá học phù hợp với các bạn đang có nhu cầu sử dụng SD một cách mạnh mẽ và có sự cá nhân hoá cao hơn
• Phù hợp với các bạn trong ngành game, kiến trúc, hội hoạ ... cần có thể training để tối ưu công việc
• Hoặc bất kỳ một bạn nào đang muốn AI hoá idol của bản thân mà vẫn chưa biết bắt đầu từ đâu
• Những bạn muốn tiến thân vào ngành Model Creator

• Học về cách cách training checkpoint/lora/embedding SD1.5, SDXL
• Tìm hiểu sâu về các chỉ số khi training, tác động của các chỉ số tới kết quả train
• Học về các công thức tính toán khi training
• Tìm hiểu về các phương pháp kohya trên máy tính và colab
• Làm chủ được cách tìm kiếm, chọn lọc, xử lý dữ liệu train trong từng trường hợp cụ thể
• Làm chủ được cách đặt caption với các nhu cầu khác nhau, ảnh hưởng của caption đến việc sử dụng checkpoint / lora
• Làm chủ các chức năng nâng cao khi train như sao lưu, resume train, multi train
• Làm các ví dụ cụ thể trong training như train trang phục, style ảnh, train nhân vật, train face, train đối tượng cụ thể, train đa đối tượng trong một model, train đối tượng chính phụ

• Học viên có thể làm chủ các phương pháp train và có thể training bất kỳ yêu cầu cụ thể nào
• Có tư duy về cách đặt chỉ số train, đặt caption, xử lý dữ liệu với từng yêu cầu train cụ thể
• Làm chủ được các phương pháp train đối tượng, style ảnh, nhân vật, trang phục
• Hiểu được nhưng khả năng của training cũng như giới hạn của SD15 và SDXL

"

Xử lý và tinh chỉnh dữ liệu sau khi train là một công việc cực kỳ quan trọng để tạo ra một sản phẩm tốt và dễ dùng cũng như sửa chưa sai lầm khi train. Tuy nhiên đây là một kỹ năng cực kỳ khó và gần như không một nơi nào chỉ dạy. Khoá học SD Training after này được mình đúc kết từ vô vàn các nhưng bài test và kiến thức chuyên sâu từ nhiều nguồn. Đây là kiến thức sẽ mang đến cho bạn cách nhìn mới về training, mở rộng tiềm năng của train, rút ngắn thời gian train, mở ra cách nhìn rộng lớn hơn về cách vận hành dữ liệu trong Stable Diffusion

"

• Phù hợp với các bạn đã biết generate / sử dụng Automatic1111 cơ bản, có kỹ năng và đã từng training model
• Các bạn muốn tìm hiểu chuyên sâu về training và các cách tối ưu hiệu quả train
• Những bạn muốn tiến sâu hơn trong ngành model creator, tạo ra các model với chất lượng cực cao và dễ dùng.
• Những bạn muốn làm chủ kỹ năng merger, làm chủ cách vận hành dữ liệu của SD

• Học được các phương pháp hiệu chỉnh lora / checkpoint
• Phương pháp tách các lớp dữ liệu như chất liệu, hình khối trong model
• Phương pháp trích xuất và di chuyển dữ liệu train
• Các phương pháp merger model theo từng yêu cầu cụ thể
• Ứng dụng kiến thức hiệu chỉnh dữ liệu để tối ưu phương pháp training
• Cách hiệu chỉnh ánh sáng, tương phản, detail, style trong checkpoint bất kỳ

• Làm được các lora cao cấp như lora slider
• Tối ưu được quá trình training bằng các phương pháp hiệu chỉnh dữ liệu
• Có thể chỉnh sửa được model training mà không phải train lại
• Có tư duy về dữ liệu, tạo được model theo mục tiêu bất kỳ bằng các cách xử lý dữ liệu